• 제목/요약/키워드: HM-Net topology design algorithm

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결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구 (A Study on Speech Recognition Using the HM-Net Topology Design Algorithm Based on Decision Tree State-clustering)

  • 정현열;정호열;오세진;황철준;김범국
    • 한국음향학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.199-210
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    • 2002

  • 본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

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